MODELLI STATISTICI CON APPLICAZIONI FINANZIARIE

a) Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding). Il corso estende e completa le competenze quantitative impartite dagli insegnamenti precedenti. In particolare, esso fornisce competenze sulle principali metodologie statistiche per l’analisi dei fenomeni finanziari di svariata natura e approfondisce i problemi di stima dei parametri e selezione diagnostica di un modello statistico. Tali tecniche comprendono: il modello di regressione logistica per il rischio di credito; modelli di Markov lineari e non lineari per serie storiche finanziarie e diagnostiche grafiche. La partecipazione alle attività didattiche, congiuntamente allo svolgimento degli esercizi di corredo, accrescono nello studente la capacità di elaborare, autonomamente, quella tipologia di “dato statistico” che caratterizza la natura del corso di Laurea in Finanza e Risk Management.
b) Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding). Alla fine del corso, lo studente sarà in grado in grado di implementare in modo autonomo le tecniche modellistiche avanzate sopra riportate. Lo studente avrà pertanto sviluppato competenze specifiche avanzate, a cui vengono associate capacità critiche di tipo diagnostico, che risultano ingredienti essenziali nella costruzione di un buon modello statistico, tramite l’eventuale ausilio degli adeguati strumenti informatici.

c) Autonomia di giudizio (making judgements). Alla fine del corso, lo studente sarà in grado di svolgere in autonomia tutte le considerazioni riguardanti i problemi finanziari di svariata natura. Inoltre, lo studente sarà in grado di interpretare correttamente i risultati di tali analisi, anche quando effettuate da altri utenti o esperti. Attraverso lo studio dei contenuti del corso, lo studente matura, pertanto, un elevato grado di autonomia finalizzata al corretto giudizio dell’applicazione della tecnica adeguata e l’associata capacità di rielaborare le conoscenze quantitative acquisite, al fine di massimizzare il contentuo informativo rilevante in chiave di risk managment.
d) Abilità comunicative (communication skills). Alla fine del corso, lo studente potrà interagire in modo costruttivo con le figure finanziarie di ogni profilo. La capacità di riassumere le informazioni statistiche di natura complessa, fornendo, in aggiunta, sintesi quantitative efficaci, permette allo studente di contribuire con le proprie considerazioni allo sviluppo e alla stesura dei processi decisionali.
e) Capacità di apprendere (learning skills). Si vuole dare allo studente la possibilità di assimilare i risultati chiave della teoria matematica, statistica e probabilistica che stanno alla base della costruzione di un modello statistico. Al termine del corso, lo studente avrà acquisito le nozioni chiave per poter accuratamente utilizzare gli strumenti quantitativi, qualora questi diventino necessari nella soluzione di problemi concreti di natura finanziaria.